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過去的 18 個月，充滿了意想不到的技術進步，因為整個世界都在轉變，以適應新現實的需求。但是，這些創新只是 Covid-19 大流行的產物，還是未來將繼續存在？以下是專家認為，不會因封鎖而消失的五種技術趨勢。

https://www.ericsson.com/en/blog/2021/6/technology-trends-2021-here-to-stay

早在 2018 年，愛立信高級副總裁兼集團首席技術官埃里克·埃庫登 (Erik Ekudden) 就將「實現零觸摸」列為他最值得關注的未來技術趨勢。我們幾乎不知道他的話，會被證明是多麼真實 —— 儘管不像他想像的那樣。

全球 Covid-19 大流行，迫使人們和企業都迅速適應新的現實。一種使衛生系統不堪重負，也許最重要的是，它使我們與正常生活隔絕。

但在過去的一年裡，我們也看到技術創新，正在加速填補這些空白。

人工智慧、電子商務和物聯網等領域的進步，已經在技術趨勢雷達上，得到了很好的體現。我們沒想到的是，教育和醫療保健等，在採用新技術方面最為保守的領域，會突然佔據中心位置 —— 並在幾個月內，以通常來説需要數年時間的方式取得進展。

當然，幾十年來我們已經了解數位連接的重要性。但我們從未預料到，它幾乎在一夜之間成為我們日常生活的中心點。

今天，隨著疫苗的推出，我們中的許多人殷切地等待著，辦公室飲水機上的擁抱和説八卦的回歸，我想知道這些新技術中的哪一種，能夠真正經得起時間的考驗？以下是 2021 年的五個頂級技術趨勢，專家認為這些趨勢，可能會持續數年。（3S MARKET：好像在台灣，這些攸關台灣經濟生活的議題，沒有得到應該的重視。）

趨勢 1 – 數位化工作場所

到 2020 年 6 月底，美國 42% 的勞動力全職在家工作。當我們爭先恐後地尋找遠端工作的最佳方式時，協作軟體蓬勃發展。2020 年，全球視訊會議市場規模達到 78.7 億美元，是上一年的兩倍多。

總體而言，員工對「WFH 生活」的便利反應積極，但雇主也注意到了這些好處 —— 例如，更低的辦公室租金和維護成本。根據我們的企業未來報告，60% 的決策者對減少辦公空間的能力非常滿意，43% 的人強烈認為到 2030 年，他們將根本沒有辦公室。早期跡像還顯示遠端工作人員，可以工作效率比辦公室同事高40%。

走進我的（虛擬）辦公室

根據我們的 IndustryLab 報告中，關於非物質化辦公室的全球調查，以及對 2030 年未來工作場所的洞察，一半的受訪者表示，他們希望在任何地方，都能在工作中實現全方位的虛擬存在。

想像一下數位化工作空間，你可以在不離開家的情況下，向房間對面的同事揮手致意、交出重要文件，甚至分享咖啡和蛋糕（帶有誘人的數位香氣和口味），甚至無需離開家 —— 甚至是最喜歡的度假地點。

隨著包括 Twitter 和 Facebook 在內的許多科技巨頭，宣布他們在 COVID 之後，更長期的在家工作安排的計劃，人們普遍認為工作的未來是遙遠的，「一切照舊」，永遠不會像往常一樣，它曾經卻是在家工作。

趨勢 2 – 網路線上學習

數位化工作空間和非物質化，不僅使勞動力中的人受益。在 COVID 大流行的高峰期，全球 195 個國家超過 16 億的兒童，因教室關閉而被送回家。

除了視訊會議工具，其他數位服務，如語言學習應用、虛擬輔導和電子學習軟體，都出現了巨大的需求激增。與此同時，像 Keep America Running 這樣的措施已經顯示，我們的社會可以多快地安，以數位方式和同理心進行交流，以實現一個共同的目標，例如讓更多沒有網路連接的學生，可以進行遠端學習和縮小教育鴻溝。

優質教育對聯合國可持續發展目標，和人類發展指數 (HDI) 都非常重要，毫無疑問，教育必須擁有充足的資源，並且所有人都能獲得。

根據經濟合作與發展組織的數據，瑞士、挪威和奧地利 95% 的學生，都擁有一台電腦可以用來完成學業，而在印度尼西亞，這一比例僅為 34%。

在美國，幾乎所有擁有特權背景的 15 歲青少年，都表示他們有一台電腦可以工作，而有近四分之一的，來自弱勢背景的人沒有。

隨著我們繼續透過技術，改善教育機會的重要工作，我們需要確保我們正在減少，而~~不是加劇教育不平等~~。

雖然學生返回課堂後，電子學習的持續程度還有待觀察，但教育連通性的必要性已經非常清楚。隨著 5G 網路實現比以往更快的網路，和更可靠的連接 —— 即使是在偏遠地區 —— 這些可能性只會繼續成長。

趨勢 3 – 遠端醫療

醫療保健行業，歷來是對 IT 和數位技術採用，最具抵抗力的行業之一。然而，COVID-19 大流行顯示了，遠端醫療技術在現實世界，作為透過追踪、測試和治療，來幫助避免病毒傳播的重要工具，具有巨大潛力和功能。

在2020 年 9 月啟動的，一個研究創新項目中，愛立信、Telia 和瑞典薩爾格倫斯卡大學醫院，使用人工智慧來幫助監控和管理，對醫療資源的需求，創建和完善先進的人工智慧分析和洞察模型，用於醫療資源的規劃和預測。

愛立信、伯明翰大學醫院 NHS 信託基金會 (UHB) 和倫敦國王學院，還合作開發了 5G 互聯救護車 —— 這是一種即時連接患者、救護人員，和遠端醫療專家的開創性新方法。

這項創新使醫療保健工作者，能夠透過 5G，執行英國首個遠端診斷程序，展示了其變革潛力，使臨床醫生和護理人員，即使相距數英里，也能進行觸覺協作 —— 即使患者無法進入醫院也能提供幫助.

遠端醫療還可以透過視訊會議、電子郵件、電話或智慧手機應用 app，提供了其他改變遊戲規則的方式，來應對在家提供醫療服務的挑戰。

與奶奶面對面。資料來源，喬治·亞瑟·普魯格

這些進步，對老年人特別有幫助。愛立信消費者實驗室，最近的一項研究發現，在 Covid-19 大流行期間，設備和網路幫助了 90% 的老年人。技術帶來的好處，也不僅限於醫療服務，還可以成為透過行動性、安全性和社會化，提高整體生活品質的因素。

一個 2020 年的研究也得出了這樣的結論，COVID-19 的流行，已經被迫在醫療保健行業的重要變化，這可能有助於今後的歲月裡，建立遠端醫療更加堅定了。這將是為改變醫學未來的革命性創新，建立信任和技術素養的重要一步。

趨勢 4 – 非接觸式便利

非接觸式技術正在定義 COVID 後的客戶體驗，從非接觸式支付和「走出去」購物，到旅行和住宿的生物辨識登記。

即使在店內購物時，美國近 90% 的購物者，現在也聲稱更喜歡非接觸式或自助結賬功能。在日益全球化的世界中，安全始終是重中之重，臉部辨識的安全系統，正變得越來越普遍。

以下是對後 COVID 世界的五個預測

更先進的處理器和儲存晶片、更好的圖像感測器、更智慧的人工智慧和更快的通信網路，使這些安全且無可否認的便利創新成為可能，所有這些都將在未來幾年繼續改進。

將此與虛擬和增強實境，將從根本上改變我們在教育、工作、社交互動、旅遊和零售等領域，日常生活的期望相結合，我們將開始看到實體和數位的真正融合 —— 無需接觸。

趨勢 5 - 人工智慧生成的內容

近年來，諸如生成對抗網路 (GAN) 之類的機器學習創新，引起了很多關注，這通常要歸功於令人震驚、有時是搞笑的名人深度造假。

這些聰明的生成模型，使用訓練數據來「學習」的模式，以生成類似於原始輸入的新數據。輸出的一個例子，是能夠創建看起來，像真人照片的數位圖像，在相當令人不安的網站 This Person does Not Exist 的情況下。

現在，你可以凝視一個不存在的陌生人的眼睛。這些是透過 thispersondoesnotexist.com 人工生成的人臉圖像。

這項主要用於娛樂，和過濾應用程序的技術正在不斷學習，並且越來越多地融入我們的歷史、故事和個人資訊。我們已經知道，我們 50% 的人，對無法區分人與機器之間的區別感到不舒服，這是 2018 年我們的 10 大熱門消費者趨勢中，提出的一個問題（請參閱關於神秘溝通的趨勢六）。但它會在哪裡結束？

一種可能性是，由於我們媒體消費的性質不斷變化，人工智慧可能會隨著時間的推移，變得越來越強大。

但是，在創造力方面，人工智慧如何與人的接觸相匹配？好吧，上面的短段落是由 AI 文本生成器編寫的。你沒注意到什麼不同的嗎？

其行也無妨？

美聯社多年來一直在使用人工智慧來報導小聯盟棒球，去年《衛報》更進一步，發表了一篇由 OpenAI 的語言生成器 GPT-3 完全（並且相當有趣地）撰寫的專欄文章。語言生成器現在非常好，甚至研究人員都在努力尋找差異，承認即使是著名的圖靈測試，也不再足以區分人與機器。

「隨著越來越多的語言模型被製作出來 ……，要弄清楚機器是否生成了一篇文章，將變得更加困難」賓夕法尼亞州立大學資訊科學與技術學院的博士生 Adaku Uchendu 說。「因此，我們必須進一步改進我們的檢測模型。」

但被指責為人工智慧意味著什麼？如果我們將來，都使用 AI 來創作我們的文本，那麼區分是否有任何意義？看看我們設備上的預測文本，如何建議接下來要寫的內容。如果未來的作者是人機共生的一種形式，那麼將很難將其與純 AI 生成的文本區分開來。

「這項工作的最終目標，是對一篇聲明它是機器生成的文章，強制執行某種免責聲明，」Uchendu 繼續說道。「如果人們知道，那麼當文章是機器生成的時候，他們可以做更多的事實檢查。」

愛立信首席研究員 Rebecka Cedering Ångström 介紹了另一個角度，提出了我們需要提出的更深層次的問題和考慮，以便在未來與 AI 技術和諧相處。

「是什麼讓我們認為機器寫作，需要更多的事實檢查？人類也同樣有偏見 —— 他們可能會犯錯，並且經常帶著潛在的議程寫作。我們應該少關注誰在寫作，而更多地關注誰在發送資訊。或者採取更進一步 —— 我們將允許誰犯下最大的錯誤？我們是否更有可能原諒機器或人類寫的錯誤文章？或者人工智慧或人類醫生的漏診怎麼辦？這些都是我們的重要問題，作為一個社會，需要考慮。」

毫無疑問，關於內容的未來，是人還是機器的爭論將激烈，但隨著技術的進步，特別是在視頻和圖像生成方面，我們很可能會看到更多人工智慧生成的內容 —— 無論我們是否意識到它與否。

免責聲明：這篇部落格文章，不是機器寫的（除非另有說明）—— 任何缺陷或錯誤，都應歸咎於人類的不完美。

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